曹雷
- 作品数：8 被引量：28H指数：3
- 供职机构：中国科学院计算技术研究所更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划国家重点基础研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于协同表示学习的个性化新闻推荐被引量：15
- 2018年
- 新闻推荐是互联网推荐系统的研究热点之一,传统的协同过滤算法应用于新闻推荐中会面临严重的新闻冷启动问题,而且也没有考虑新闻内容本身包含的丰富的语义信息。该文将文档与词的表示学习模型与基于矩阵分解的协同过滤算法结合起来,提出一种用于推荐领域的协同表示学习模型,能同时学习带有语义信息的用户和文档的表示向量。在真实的新闻点击数据集上的实验表明,该文提出的模型优于其他基准模型。
- 梁仕威张晨蕊曹雷程军军许洪波程学旗
- 关键词：协同过滤
- 基于二部图半监督方法的查询日志实体挖掘被引量：2
- 2012年
- 基于用户查询日志的命名实体挖掘的目标是从用户查询日志中挖掘一组具有指定类别的命名实体。为解决已有用户查询日志实体挖掘研究工作中的种子实体不充分的问题,提出了一种基于二部图的半监督排序方法,利用实体之间的关系(实体共享查询模板)来改善实体排序效果。该方法首先基于候选实体和查询模板构建一个二部图,然后基于二部图将种子实体的类别相关性传播到其他候选实体,最后按照类别相关性得分对候选实体进行排序,并进一步给出方法中迭代过程的等价优化框架。实验结果表明本文提出的方法优于基准方法,具有较好的挖掘效果。
- 曹雷郭嘉丰程学旗
- 关键词：二部图
- 一种个性化论文推荐方法及其系统
- 本发明公开了一种个性化论文推荐方法及其系统，其中该方法包括：步骤1，利用科研领域中研究人员撰写学术论文的行为特性，挖掘异质学术网络数据，根据所述异质学术网络数据构建训练数据集，并根据所述训练数据集进行训练得到排序学习模型...
- 程学旗郭嘉丰薛欢廖华明曹雷
- 文献传递
- 基于半监督话题模型的用户查询日志命名实体挖掘被引量：6
- 2012年
- 基于用户查询日志的命名实体挖掘,目标是从用户查询日志中挖掘具有指定类别的命名实体。已有研究工作提出一种基于种子实体的挖掘方法,利用实体类别与候选实体之间的模板分布相似性来对候选实体进行排序。然而该挖掘方法忽略了命名实体具有歧义性、查询模板具有多义性和未标注实体信息,因而不能够有效的对候选实体进行排序。该文采用半监督话题模型,利用查询模板之间的关系来学习实体类别的模板分布,进而改善候选实体的排序效果。实验结果表明了该文提出方法的有效性。
- 曹雷郭嘉丰白露程学旗
- 一种学者重名的消歧方法及其系统
- 本发明公开了本发明提供一种学者重名的消歧方法，包括：分类模型建立步骤和迭代消歧步骤；其中，分类模型建立步骤为基于异质学术网络数据，通过标注获取标注数据集，并基于标注数据集，构建文档对二元分类的训练数据集，并基于训练数据集...
- 程学旗陈忠祥郭嘉丰曹雷
- 文献传递
- 一种学者重名的消歧方法及其系统
- 本发明公开了一种学者重名的消歧方法，包括：分类模型建立步骤和迭代消歧步骤；其中，分类模型建立步骤为基于异质学术网络数据，通过标注获取标注数据集，并基于标注数据集，构建文档对二元分类的训练数据集，并基于训练数据集采用分类算...
- 程学旗陈忠祥郭嘉丰曹雷
- 一种个性化论文推荐方法及其系统
- 本发明公开了一种个性化论文推荐方法及其系统，其中该方法包括：步骤1，利用科研领域中研究人员撰写学术论文的行为特性，挖掘异质学术网络数据，根据所述异质学术网络数据构建训练数据集，并根据所述训练数据集进行训练得到排序学习模型...
- 程学旗郭嘉丰薛欢廖华明曹雷
- 文献传递
- 基于查询意图的长尾查询推荐被引量：7
- 2013年
- 查询推荐是一种提升用户搜索效率的重要工具.传统的查询推荐方法关注频度较高的查询,但对于那些频度较低的长尾查询,由于其信息的稀疏性而难以产生好的推荐效果.另外,传统的方法由于没有考虑查询意图对推荐结果的影响,故对长尾查询的推荐会受到查询中噪声单词的影响.该文提出了一种新的关于词项查询图(term-query graph)概率混合模型,该模型能够准确地发掘出用户的查询意图.另外,文中还提出了一种融合查询意图的查询推荐方法,该方法可以将新查询中单词的推荐结果按查询意图自然地融合起来,从而避免了噪声单词对推荐结果的影响.实验结果表明,通过考虑查询意图,可以显著提高长尾查询推荐的相关性.
- 白露郭嘉丰曹雷程学旗
- 关键词：查询推荐查询意图
